DG Аналитическая сводка 3 Политики и Стандарты

Вопрос: Существуют ли в компании утверждённые политики управления данными?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
Не знаю	4	7	0	0	2	5	18
Частично	6	3	0	0	1	0	10
Да	3	3	1	0	0	1	8
Нет	0	1	0	0	1	0	2
Всего	13	14	1	0	4	6	38

---

🧠 Основные выводы:

• Менее четверти опрошенных (21%) уверены в существовании утверждённых политик управления данными. Это только 8 человек из 38.

• Половина респондентов (18 ответов) вообще не знают, существуют ли такие политики — особенно это касается инженеров и представителей смежных ролей.

• Ещё 26% (10 человек) считают, что политики присутствуют частично — то есть есть зачатки формализации, но нет единой картины.

• Наличие политик не подтверждается ни одним представителем бизнеса, что может указывать на слабую интеграцию DG-повестки в бизнес-процессы.

---

✅ Рекомендации:

1. Провести аудит существующих политик и стандартов:

   • Выяснить, что уже утверждено, кем и в каком объёме используется.

2. Сформировать единый реестр политик и регламентов DG:

   • С возможностью открытого доступа и регулярного обновления.

3. Запустить информационную кампанию и обучение:

   • Повысить узнаваемость политик, объяснить их значение и влияние на повседневную работу.

4. Интегрировать бизнес в DG-повестку:

   • Привлечь представителей бизнес-функций к обсуждению и внедрению стандартов.

Вопрос: Доступны ли вам документы с политиками управления данными?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Не знаю, где искать	4	7	0	3	2	16
Частично	5	5	1	1	0	12
Недоступны	1	2	0	0	2	5
Да, в полном объеме	2	0	0	0	2	4
Всего	12	14	1	4	6	37

---

🧠 Основные выводы:

• Лишь 11% респондентов (4 из 37) уверенно заявляют, что политики управления данными доступны в полном объёме. Это крайне низкий показатель для зрелой организации.

• Самый массовый ответ — “не знаю, где искать” (16 ответов), что свидетельствует о недостаточной коммуникации и плохой навигации по внутренним источникам.

• Треть участников (12 человек) указали, что доступ к документам есть, но он частичный — вероятно, политики или распределены по разным источникам, или представлены фрагментарно.

• 13% респондентов (5 человек) прямо заявили, что документы недоступны, в том числе среди инженеров и представителей прочих ролей.

• Самая высокая неосведомлённость наблюдается среди Data Engineers (7 не знают, где искать, 5 — частично видели), что особенно тревожно, учитывая их ключевую техническую роль.

---

✅ Рекомендации:

1. Создать единый доступный источник (wiki, портал, папка) с политиками управления данными:

   • Обеспечить навигацию по ролям: что важно знать аналитикам, инженерам, менеджерам.

2. Провести информационную кампанию о доступности и важности этих документов:

   • Через рассылку, сессии Q&A или встраивание в onboarding.

3. Регулярно обновлять и маркировать политики как актуальные, с фиксацией ответственных за содержание.

4. Проверить, насколько доступен поиск этих документов с обычных рабочих мест:

   • Возможно, проблема кроется в ограничениях доступа или слабом UX.

Вопрос: Знаете ли вы, где находятся актуальные версии стандартов по управлению данными?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Нет	5	6	0	2	3	16
Предполагаю, но не уверен(а)	7	7	0	2	3	19
Да	0	1	1	0	0	2
Всего	12	14	1	4	6	37

---

🧠 Основные выводы:

• Только 5% участников (2 из 37) уверены, где хранятся актуальные стандарты — это критически низкий уровень доступности и прозрачности.

• 43% (16 человек) прямо заявляют, что не знают, где искать стандарты, включая ключевые роли: аналитиков, инженеров, менеджеров.

• Половина респондентов (19 человек) находятся в зоне неопределённости — они что-то предполагают, но не уверены. Это может указывать на:

  • слабое документирование;

  • отсутствие единого источника;

  • низкую культуру использования стандартов.

• Ни один менеджер или представитель смежных ролей не указал, что точно знает местоположение стандартов, что говорит о проблемах на уровне руководства и коммуникации сверху вниз.

---

✅ Рекомендации:

1. Обеспечить централизованное размещение стандартов в рамках корпоративной wiki или хранилища:

   • Сделать ссылку легко доступной из интерфейсов, которые часто используются (Jira, Confluence, Teams, корпоративный портал).

2. Провести короткие инструктажи или рассылки по локализации и назначению каждого ключевого стандарта.

3. Добавить метки “актуально”, “обновлено” и “ответственный за документ” в заголовки — это повысит доверие и снизит барьеры к использованию.

4. Проверить уровень доступа: часто проблема не в отсутствии документа, а в его недоступности для конкретных групп.

Вопрос: Насколько часто пересматриваются политики и стандарты Data Governance?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Только при необходимости	4	10	0	3	4	21
Не пересматриваются	3	3	0	1	2	9
Раз в несколько лет	2	1	0	0	0	3
Ежегодно	3	0	1	0	0	4
Всего	12	14	1	4	6	37

---

🧠 Основные выводы:

• 57% участников (21 из 37) указали, что политики и стандарты пересматриваются лишь по необходимости, что указывает на реактивный, а не проактивный подход к управлению.

• 24% респондентов (9 человек) сообщили, что пересмотра не происходит вообще, что говорит о риске устаревания или игнорирования формальных документов.

• Регулярный пересмотр (раз в несколько лет или ежегодно) заявили только 7 человек (19%) — крайне низкий уровень институционализации управления политиками.

• Особенно высока доля эпизодического подхода среди инженеров данных, а среди менеджеров встречается и вовсе отсутствие пересмотра — это тревожный индикатор.

---

✅ Рекомендации:

1. Внедрить формальный цикл пересмотра политики DG (например, ежегодно):

   • Привязать его к процессу годового планирования или аудита.

2. Фиксировать дату последнего обновления и следующей ревизии в самих документах.

3. Назначить ответственных за актуализацию стандартов, включая представителей разных ролей (технических и бизнес-пользователей).

4. Обеспечить автоматизированные напоминания и публичные обзоры изменений, чтобы сохранить видимость процесса и снизить риски устаревания.

Вопрос: Есть ли централизованное хранилище всех стандартов и политик Data Governance?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Да	0	2	1	0	1	4
Нет	3	1	0	1	0	5
Затрудняюсь ответить	9	11	0	3	5	28
Всего	12	14	1	4	6	37

---

🧠 Основные выводы:

• Лишь 4 участника (11%) уверены, что централизованное хранилище существует — это низкий уровень зрелости в части управления стандартами.

• 75% респондентов (28 из 37) не знают, существует ли такое хранилище — это критичный сигнал о недостаточной видимости и коммуникации.

• Даже среди инженеров данных и аналитиков, которые чаще всего работают с нормативной документацией, доминирует неопределённость.

• Прямо заявили об отсутствии централизованного хранилища 5 человек (13%), включая менеджеров и аналитиков — это свидетельствует о фрагментированной практике хранения документов.

---

✅ Рекомендации:

1. Создать централизованное и легко доступное хранилище стандартов и политик (например, Wiki, Confluence или корпоративный портал).

2. Коммуницировать местоположение и назначение хранилища во всех командах, особенно среди технических и бизнес-ролей.

3. Обеспечить версионность документов и назначить администраторов за поддержку актуальности.

4. Добавить ссылку на хранилище в коммуникационные материалы, on-boarding и обучающие курсы.

Вопрос: Насколько вам понятны применяемые стандарты по работе с данными?

📌 Количественные итоги:

Оценка понимания	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Полностью понятны	0	1	0	0	1	2
В целом понятны	6	8	1	2	3	20
Частично	5	4	0	0	1	10
Не понятны	1	1	0	2	1	5
Всего	12	14	1	4	6	37

---

🧠 Основные выводы:

• Лишь 5% респондентов (2 человека) указали, что полностью понимают стандарты — это критически низкий уровень глубинного осознания.

• 54% опрошенных (20 из 37) считают, что в целом понимают стандарты, однако это не гарантирует точного и единообразного применения.

• 27% участников ответили «частично» — это указывает на поверхностное знакомство и потенциальные различия в интерпретации.

• 13% респондентов прямо заявили, что стандарты им не понятны — при этом часть таких ответов поступила от менеджеров, что усиливает риски стратегического несоответствия.

---

✅ Рекомендации:

1. Обновить и упростить формулировки стандартов — особенно важно для непрофильных ролей (менеджеров, бизнес, Others).

2. Провести серию коротких сессий-объяснений по применению стандартов с примерами и Q&A.

3. Обеспечить доступ к интерактивным материалам (видео, гайды, интранет), объясняющим стандарты по направлениям.

4. Регулярно включать в процессы onboarding и ретрообучения раздел о стандартах и их применении.

Вопрос: Используете ли вы стандарты в своей ежедневной работе с данными?

📌 Количественные итоги:

Использование стандартов	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Да, регулярно	7	6	1	0	4	18
Иногда	2	6	0	2	0	10
Никогда	0	0	0	1	1	2
Не знаю, что за стандарты	3	2	0	1	1	7
Всего	12	14	1	4	6	37

---

🧠 Основные выводы:

• Только 49% респондентов (18 из 37) регулярно используют стандарты, что говорит о наличии привычки, но не об универсальности практики.

• 27% опрошенных используют стандарты лишь эпизодически, что может означать отсутствие интеграции стандартов в процессы или недостаточную релевантность.

• 7 человек (19%) вообще не знакомы с используемыми стандартами или не знают об их наличии — тревожный индикатор слабой коммуникации и вовлечённости, особенно среди аналитиков и инженеров.

• Категория «никогда» встречается крайне редко (2 случая), но оба связаны с управленческими и вспомогательными ролями.

---

✅ Рекомендации:

1. Обеспечить постоянную доступность и узнаваемость стандартов, особенно в операционных инструментах (Confluence, Jira, Notion и т.п.).

2. Связать KPI и процессы проверки качества данных с использованием стандартов, чтобы повысить их применимость в ежедневной работе.

3. Разработать краткие инструкции и чек-листы по применению стандартов, особенно для новых сотрудников и команд без формальной подготовки.

4. Проводить ревью стандартов с вовлечением команд, чтобы повысить их релевантность и приверженность использованию.

Вопрос: Ваша команда разрабатывает собственные стандарты в обход общих?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Нет	3	8	1	0	1	13
Не знаю	3	3	0	1	1	8
Иногда	3	1	0	3	0	7
Да	3	2	0	0	4	9
Всего	12	14	1	4	6	37

---

🧠 Основные выводы:

• 35% участников (13 из 37) утверждают, что их команда не создаёт собственные стандарты, что указывает на соблюдение общих норм — особенно среди инженеров данных.

• 24% респондентов (9 человек) прямо заявляют, что такие случаи есть — это может говорить о нехватке гибкости в централизованных политиках или недоверии к ним.

• 7 человек (включая 3 менеджеров) указали, что стандарты разрабатываются “иногда”, что указывает на частичное отклонение от норм, вероятно, из-за специфики задач.

• 8 человек (22%) не знают, как обстоят дела в их команде, что говорит о низкой прозрачности процессов или недостатке коммуникации внутри команд.

---

✅ Рекомендации:

1. Выяснить причины обхода общих стандартов — это может быть либо осознанное решение, либо реакция на устаревшие или негибкие политики.

2. Провести опрос или встречи с командами, где подобные случаи возникают, чтобы собрать фидбэк и уточнить потребности по локализации стандартов.

3. Создать механизм обратной связи и исключений, чтобы команды могли формально предлагать изменения или обоснованные отклонения от общих стандартов.

4. Повысить прозрачность процессов, чтобы сотрудники знали, какие стандарты действуют и как они применяются в их подразделении.

Вопрос: Есть ли единые форматы хранения и передачи данных, зафиксированные в политике?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Не знаю	3	6	0	1	4	14
Частично	4	2	0	2	1	9
Да	4	5	1	0	0	10
Нет	1	1	0	1	1	4
Всего	12	14	1	4	6	37

---

🧠 Основные выводы:

• Лишь 27% участников (10 из 37) уверены, что единые форматы хранения и передачи данных зафиксированы в политике. Это относительно низкий уровень формализации, особенно среди менеджеров и других ролей.

• 38% опрошенных (14 человек) не знают, существуют ли такие форматы — наиболее высокий показатель неопределённости, особенно среди инженеров данных и прочих сотрудников.

• Ещё 9 человек выбрали вариант «частично», что говорит о фрагментарном применении или размытом регулировании в данной области.

• Ответ «Нет» встречается редко (4 респондента), но важен — особенно учитывая, что менеджеры и аналитики также его выбирали, что может сигнализировать о пробелах в информировании или формировании политики.

---

✅ Рекомендации:

1. Формализовать и документировать форматы хранения и передачи данных, особенно в контексте стандартов межсистемного взаимодействия и интеграции.

2. Создать доступный источник (например, wiki или глоссарий), где сотрудники смогут быстро находить информацию о принятых форматах и требованиях.

3. Усилить коммуникацию о существующих форматах, включая рассылки, обучающие сессии и встроенные подсказки в рабочих инструментах.

4. Провести аудит текущей практики: где действительно используются формализованные форматы, а где наблюдаются отклонения — и почему.

Вопрос: Используются ли стандарты именования и описания данных в вашей практике?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Да, всегда	4	12	0	0	1	17
Иногда	5	1	0	1	1	8
Не знаю	3	1	0	1	4	9
Нет	0	0	1	1	0	2
Всего	12	14	1	3	6	36

---

🧠 Основные выводы:

• 47% участников (17 из 36) утвердительно заявили, что всегда используют стандарты именования и описания данных. Это сильный показатель для инженеров данных (12 из 14).

• Ещё 22% (8 человек) указали, что применяют стандарты иногда, что может говорить о неполной формализации или необязательности следования им.

• 25% участников (9 человек) не знают, используются ли стандарты — особенно в ролях “Others” и аналитиков. Это указывает на недостаток прозрачности и обучения.

• Прямой отказ от использования стандартов встречается редко (2 человека), но его наличие в ответах менеджеров и data scientists подчёркивает необходимость вовлечения всех ролей в единый стандарт.

---

✅ Рекомендации:

1. Расширить применение стандартов на все роли, включая бизнес и аналитику, где осведомлённость значительно ниже.

2. Подготовить и распространить справочные материалы и примеры хороших практик именования и описания данных.

3. Проводить регулярный аудит соответствия стандартам в проектах и инициативах, особенно в мультикомандной среде.

4. Интегрировать стандарты в инструменты CI/CD и дата-каталоги, чтобы сделать их частью повседневной работы специалистов.

Вопрос: Кто отвечает за разработку и поддержку стандартов по данным?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Специализированная команда	3	5	0	1	1	10
Руководитель / владелец данных	2	6	1	0	0	9
Не знаю	5	2	0	1	3	11
Никто не назначен	2	1	0	1	2	6
Всего	12	14	1	3	6	36

---

🧠 Основные выводы:

• Только 28% участников (10 из 36) указали, что за стандарты отвечает специализированная команда — это разумная практика, но явно недостаточно распространённая.

• Почти столько же (25%) считают, что ответственность лежит на руководителях или владельцах данных. Это может означать распределённую модель, но она требует ясной формализации.

• Наиболее тревожный показатель — 31% респондентов (11 человек) не знают, кто отвечает за стандарты. Это подчёркивает низкий уровень прозрачности и осведомлённости в области управления стандартами.

• 16% (6 участников) считают, что никто не назначен, — то есть стандарты потенциально существуют, но не находятся под управлением, что создаёт риски их устаревания и несоблюдения.

---

✅ Рекомендации:

1. Обозначить владельца стандартизации публично и централизованно, чтобы устранить зону неопределённости.

2. Закрепить стандарты в регламенте DG и ввести механизм их ревизии и обновления под ответственностью назначенной роли или команды.

3. Провести разъяснительную кампанию по структуре ответственности в области Data Governance и роли владельцев стандартов.

Вопрос: Вовлечены ли вы в процесс создания или обновления стандартов?

📌 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Да	0	2	0	0	1	3
Иногда	2	2	0	1	0	5
Нет	6	8	1	1	4	20
Хотел(а) бы участвовать	4	2	0	1	1	8
Всего	12	14	1	3	6	36

---

🧠 Основные выводы:

• Лишь 8% участников (3 из 36) прямо вовлечены в процесс создания или обновления стандартов — крайне низкий уровень участия.

• Ещё 14% (5 человек) участвуют эпизодически, но без устойчивого процесса.

• 56% (20 из 36) не участвуют вовсе, включая значительное число инженеров, аналитиков и представителей других ролей — что может приводить к разрыву между практикой и нормативной базой.

• При этом 8 участников (22%) выразили желание участвовать — это важный потенциал для вовлечения и развития культуры совместного управления стандартами.

---

✅ Рекомендации:

1. Создать прозрачный механизм вовлечения сотрудников в процессы стандартизации — через рабочие группы, открытые обсуждения или консультации.

2. Инициировать программу “обратной связи” по стандартам, чтобы те, кто хочет участвовать, могли это сделать без бюрократических барьеров.

3. Формировать “ядро стандартов” с участием практиков, особенно из инженерных и аналитических команд — это повысит их принятие и применимость.

Вопрос: Есть ли утвержденные процедуры контроля соблюдения политик?

📊 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Да	2	3	0	0	1	6
Частично	4	2	0	2	1	9
Нет	1	2	0	0	0	3
Не знаю	5	7	0	1	4	17
Всего	12	14	0	3	6	35

---

🔍 Основные выводы:

• Лишь 17% участников (6 из 35) уверены в наличии процедур контроля, что говорит о низком уровне институционализации контроля исполнения.

• Ещё 26% (9 участников) указывают на частичное наличие процедур — скорее всего, речь о локальных инициативах или неформализованных практиках.

• Самая распространённая категория — «не знаю» (49%), почти половина респондентов не осведомлены о наличии процедур. Это особенно выражено среди инженеров и аналитиков.

• Только 3 человека (9%) уверенно заявили об отсутствии процедур, что указывает, скорее, не на массовую проблему, а на дефицит коммуникации и прозрачности.

---

✅ Рекомендации:

1. Документировать и централизованно опубликовать процедуры контроля соблюдения политик — в формате, понятном и доступном для всех ролей.

2. Обеспечить обучение и информирование сотрудников о существующих механизмах контроля — особенно для инженерных и аналитических команд.

3. Развить KPI-контроль за соблюдением политик, привязанный к процессам и ролям в рамках Data Governance.

Вопрос: Как осуществляется контроль за соблюдением стандартов Data Governance?

📊 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Ручной аудит	5	2	0	1	1	9
Автоматизированные проверки	2	3	0	1	0	6
Контроль не осуществляется	1	0	0	0	1	2
Не знаю	4	9	0	1	4	18
Всего	12	14	0	3	6	35

---

🔍 Основные выводы:

• Почти 52% участников (18 из 35) не знают, как осуществляется контроль — это тревожный сигнал об отсутствии прозрачности и осведомлённости.

• Ручной аудит упомянут чаще других (26%), что может указывать на низкий уровень автоматизации процессов DG.

• Автоматизированные проверки указаны лишь в 17% случаев — при этом доминируют ответы от инженеров, что может говорить о локальной автоматизации в отдельных командах.

• Отсутствие контроля напрямую подтвердили только 2 участника, но учитывая долю «не знаю», реальные масштабы могут быть выше.

---

✅ Рекомендации:

1. Повысить прозрачность текущих механизмов контроля — как ручных, так и автоматизированных, и обеспечить их описание в доступных документах.

2. Разработать и внедрить централизованные автоматизированные механизмы контроля, особенно в областях, связанных с качеством и метаданными.

3. Включить процессы контроля в обучающие материалы и onboarding для всех участников, особенно технических и кросс-функциональных команд.

Вопрос: Получали ли вы обучение или инструктаж по применению стандартов и политик Data Governance?

📊 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Да	2	0	0	1	0	3
Частично	1	7	0	0	1	9
Нет	4	1	0	1	3	9
Не помню	5	6	0	1	2	14
Всего	12	14	0	3	6	35

---

🔍 Основные выводы:

• Только 9% (3 из 35) участников однозначно проходили обучение по стандартам и политикам DG.

• Самая распространённая категория — “не помню” (40%), что может указывать на низкую значимость или отсутствие запоминаемости формата обучения.

• Ещё 26% респондентов (9 из 35) прямо заявили, что обучения не было.

• Частичное обучение встречается преимущественно у инженеров данных, что может говорить о локальных практиках или наставничестве без формальной программы.

---

⚠️ Интерпретация зрелости:

• Обучение как элемент поддержки стандартов находится на низком уровне зрелости: наблюдается фрагментарность, отсутствие формализации и слабая коммуникация.

• Отсутствие воспоминаний об обучении и высокая доля негативных ответов говорят о неинституционализированном подходе к внедрению стандартов.

---

✅ Рекомендации:

1. Разработать формальные программы обучения и инструктажа, включая e-learning, воркшопы и гайды по стандартам.

2. Обеспечить фиксацию факта прохождения обучения (например, через систему LMS) — для аудита и повторного доступа.

3. Сделать обучение регулярным и обязательным при вступлении в роль, затрагивающую управление данными.

Вопрос: Насколько удобно использовать существующие стандарты в реальной работе?

📊 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Очень удобно	1	2	0	0	0	3
Скорее удобно	7	11	0	2	4	24
Скорее неудобно	4	0	0	1	2	7
Очень неудобно	0	1	0	0	0	1
Всего	12	14	0	3	6	35

---

🔍 Основные выводы:

• 77% респондентов (27 из 35) оценивают использование стандартов как удобное или скорее удобное, что говорит о достаточной адаптированности существующих стандартов к реальной работе.

• Только 1 человек считает стандарты очень неудобными, и ещё 7 человек — скорее неудобными, в основном среди аналитиков, менеджеров и других ролей.

• Data Engineers — наиболее удовлетворённая группа: 13 из 14 ответили позитивно.

---

⚠️ Интерпретация зрелости:

• Внедрение стандартов можно оценить как находящееся на среднем уровне зрелости: положительное восприятие преобладает, но есть признаки фрагментарности или неравномерности применения между ролями.

• Менеджеры и “другие” специалисты менее удовлетворены удобством, что может сигнализировать о слабом включении в процесс адаптации стандартов под практику.

---

✅ Рекомендации:

1. Собрать обратную связь по кейсам неудобства использования — и переработать стандарты или инструкции, вызывающие сложности.

2. Расширить участие разных ролей в доработке стандартов — особенно тех, кто сталкивается с затруднениями.

3. Внедрить user-friendly инструменты и гайды, чтобы стандарты легче встраивались в повседневные процессы.

Вопрос: Какие политики наиболее важны для вашей работы?

📊 Распределение по выбранным категориям:

Категория политики	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Качество данных	8	10	0	0	3	21
Каталогизация	3	2	0	1	0	6
Безопасность и доступ	1	2	0	0	1	4
Мастер-данные	0	0	0	2	1	3
Личностные и чувствительные данные	0	0	0	0	1	1

---

🔍 Основные выводы:

• Качество данных — наиболее приоритетная политика: 21 участник отметил её значимость (более 60% от общего числа ответов).

  • Особенно ярко выражено среди аналитиков и инженеров данных, что ожидаемо, учитывая их фокус на достоверности и согласованности информации.

• Каталогизация (6 ответов) и Безопасность и доступ (4 ответа) занимают второстепенные позиции, что говорит о растущем интересе к структуре и управлению доступом, но не как к первичным задачам.

• Мастер-данные и личные данные упоминаются реже — вероятно, это отражает специфику текущих рабочих задач участников, а не важность самих тем.

---

⚠️ Интерпретация зрелости:

• Организация демонстрирует сильный фокус на аспектах качества, что может свидетельствовать о зрелости в части data quality management, особенно в технических ролях.

• Низкий уровень упоминаний политики в области Master Data и чувствительных данных может указывать на:

  • либо слабую интеграцию этих тем в ежедневную практику,

  • либо отсутствие осведомлённости или релевантности у текущих участников.

---

✅ Рекомендации:

1. Развивать поддержку политики качества данных, как основного приоритета, включая метрики, процессы и контроль.

2. Проверить видимость и актуальность политик по Master Data и чувствительным данным — особенно среди тех, кто обязан их соблюдать.

3. Внедрить инструментальные и обучающие инициативы по каталогизации, так как интерес к теме уже обозначен, но требует развития.

Вопрос: Стандарты по качеству данных формализованы и доступны?

📊 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Не знаю	4	6	0	2	4	16
Частично	4	4	0	1	1	10
Да	3	3	0	0	0	6
Нет	1	1	0	0	1	3

---

🔍 Основные выводы:

• Половина респондентов (16 из 35) не знает, формализованы ли стандарты качества данных — это ключевой индикатор низкой прозрачности и коммуникации в области стандартов.

• Лишь 17% участников (6 человек) уверены в наличии формализованных и доступных стандартов.

• “Частично” — второй по частоте ответ (10 человек), что говорит о фрагментарной или неустойчивой реализации стандартов.

• Очень мало прямых отрицаний (только 3 человека выбрали «нет»), что указывает не столько на сопротивление, сколько на недостаток информации или включённости.

---

⚠️ Интерпретация зрелости:

• Уровень зрелости в области стандартов качества данных — низкий:

  • Низкая доля утвердительных ответов.

  • Высокая неопределённость даже среди технических специалистов (аналитики и инженеры).

• Отсутствие ответа «да» от менеджеров и других ролей дополнительно подчеркивает проблему осведомлённости и участия.

---

✅ Рекомендации:

1. Провести инвентаризацию и актуализацию стандартов по качеству данных.

2. Обеспечить прозрачный доступ к этим стандартам, включая размещение в централизованном и общедоступном источнике.

3. Разработать обучающие материалы и кампании информирования, особенно для “других” ролей и менеджеров, где уровень знания особенно низкий.

Вопрос: Насколько активно ваша команда следует утвержденным стандартам?

📊 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Всегда	3	7	0	0	2	12
Чаще всего	8	6	0	1	3	18
Иногда	1	1	0	2	1	5
Редко	0	0	0	0	0	0

---

🔍 Основные выводы:

• 30 из 35 респондентов (86%) утверждают, что их команды чаще всего или всегда следуют утвержденным стандартам.

• Только 5 человек (14%) указали на периодическое следование — и никто не выбрал вариант “Редко”.

• Среди Data Engineers и Analytics высокий уровень следования стандартам: 13 из 15 инженеров и 11 из 12 аналитиков выбрали “чаще всего” или “всегда”.

• У менеджеров и прочих ролей наблюдается меньшая уверенность, но всё же большинство подтверждает хотя бы эпизодическое соблюдение стандартов.

---

⚠️ Интерпретация зрелости:

• Этот показатель говорит о достаточно высокой операционной зрелости: стандарты не просто существуют, но ими в большинстве случаев руководствуются.

• Однако отсутствие ответов “редко” может также указывать на социально желаемое поведение — важно подтвердить данные другими вопросами (например, об осведомленности и доступности стандартов).

---

✅ Рекомендации:

1. Поддержать и масштабировать практики команд, которые уже стабильно применяют стандарты.

2. Провести уточняющий аудит — какие именно стандарты применяются, а какие игнорируются.

3. Усилить метрики соблюдения: сейчас высокие оценки не всегда сочетаются с реальной осведомлённостью, выявленной в предыдущих вопросах.

Вопрос: Есть ли формальные санкции за несоблюдение политик Data Governance?

📊 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Да	1	0	0	0	0	1
Нет	2	2	0	2	2	8
Не знаю	9	12	0	1	4	26
Вводятся сейчас	0	0	0	0	0	0

---

🔍 Основные выводы:

• Только 1 из 35 участников опроса подтвердил наличие формальных санкций — что свидетельствует о крайне низком уровне зрелости механизмов контроля.

• 26 человек (почти 75%) не знают, существуют ли такие меры — это подчёркивает непрозрачность процессов, даже если санкции теоретически предусмотрены.

• Даже среди менеджеров и инженеров, которые часто участвуют в администрировании процессов, осведомлённость низкая.

• Ответ «Вводятся сейчас» не был выбран ни одним участником, что указывает на отсутствие даже переходного периода внедрения ответственности.

---

⚠️ Интерпретация зрелости:

• Отсутствие санкций и слабая осведомлённость свидетельствуют о низком уровне институционализации политик DG.

• Это ослабляет возможности для обеспечения соблюдения стандартов, даже если они формально существуют и поддерживаются.

---

✅ Рекомендации:

1. Провести инвентаризацию существующих санкционных механизмов — если они есть, их нужно четко задокументировать и донести до команд.

2. При отсутствии — рассмотреть возможность введения мягких механизмов ответственности (например, KPI, внутренние аудиты, peer review).

3. Повысить прозрачность процесса контроля через регулярные коммуникации, обучение и включение этого вопроса в onboarding.

Вопрос: Как вы оцениваете полноту существующих стандартов?

📊 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Полные и охватывают всё	1	1	0	0	0	2
Частично покрывают	3	3	0	0	1	7
Не охватывают всё необходимое	1	1	0	1	2	5
Не могу оценить	7	9	0	2	3	21

---

🔍 Основные выводы:

• Только 2 участника из 35 (6%) считают, что стандарты полные и охватывают всё.

• 21 человек (60%) затруднились с оценкой полноты — это главный индикатор непрозрачности, слабой доступности или слабого вовлечения в работу со стандартами.

• Остальные (9 человек) считают, что охват частичный или недостаточный, что указывает на пробелы в формировании и поддержке стандартов.

• Даже среди технических ролей (аналитики, инженеры), у которых выше вовлечённость, доминирует неопределённость и частичное признание охвата.

---

⚠️ Интерпретация зрелости:

• Зрелость по критерию «Полнота стандартов» можно оценить как низкую:

  • отсутствует уверенность в охвате,

  • нет масштабной вовлечённости,

  • высока доля неосведомлённых участников.

---

✅ Рекомендации:

1. Провести аудит действующих стандартов — на предмет охвата ключевых доменов: качество, каталог, доступ, хранение и т.д.

2. Разработать дорожную карту по расширению и унификации стандартов, включая чеклисты и примеры применения.

3. Вовлечь ключевых ролей (инженеров, аналитиков, менеджеров) в процесс формирования или валидации стандартов — через воркшопы или ревью.

Вопрос: Были ли случаи, когда отсутствие стандарта мешало работе с данными?

📊 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Часто	2	2	0	1	2	7
Иногда	6	9	0	1	0	16
Редко	3	1	0	1	4	9
Никогда	1	2	0	0	0	3

---

🔍 Основные выводы:

• 68% участников (23 из 34) сообщили, что отсутствие стандартов хотя бы иногда мешает работе с данными, причём 7 респондентов сталкиваются с этим часто.

• Только 3 человека (9%) уверены, что никогда не сталкивались с такими проблемами.

• Особенно чувствительны к отсутствию стандартов аналитики и инженеры данных, что логично — они ежедневно работают с данными и страдают от неунифицированных практик.

• У менеджеров и прочих ролей также есть упоминания о влиянии отсутствующих стандартов, что указывает на организационные последствия проблемы.

---

⚠️ Интерпретация зрелости:

• Отсутствие стандартов явно мешает операционной работе и снижает эффективность.

• Вопрос говорит о низкой зрелости именно в части формализации и внедрения стандартов, несмотря на наличие их отдельных элементов.

---

✅ Рекомендации:

1. Провести интервью с ключевыми группами (аналитики, инженеры) для определения, какие именно стандарты чаще всего отсутствуют (форматы, наименование, валидация, каталогизация).

2. Сформировать приоритетный список стандартов, отсутствие которых наиболее критично, и инициировать процесс их документирования.

3. Внедрить feedback-loop: фиксировать случаи, когда стандарты мешают работе, и использовать это как обоснование для Data Governance инициатив.

Вопрос: Насколько понятно изложены текущие политики по данным?

📊 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Очень понятно	1	1	0	0	0	2
В целом понятно	3	3	0	0	0	6
Сложны для восприятия	0	2	0	1	1	4
Не читал(а)	8	8	0	2	5	23

---

🔍 Основные выводы:

• 67% участников (23 из 35) заявили, что не читали политики по данным — это главный тревожный сигнал.

• Только 17% (6 человек) оценивают изложение как «в целом понятно», и лишь 2 респондента (6%) — как «очень понятно».

• 4 участника считают, что политики сложны для восприятия — это говорит о потенциальных барьерах даже при наличии доступа.

• Особенно важно: среди тех, кто не читал документы, присутствуют аналитики, инженеры данных, менеджеры и другие роли — то есть проблема системная, а не точечная.

---

⚠️ Интерпретация зрелости:

• Низкий уровень осведомлённости и доступности документации по политикам.

• Факт того, что большинство сотрудников даже не ознакомились с политиками, говорит о низкой зрелости процесса внедрения стандартов.

• Да и те, кто читал, часто находят их трудными для восприятия, что снижает практическую применимость.

---

✅ Рекомендации:

1. Провести ревизию форматов подачи политик — возможно, они написаны сложным языком или не адаптированы под целевые аудитории.

2. Обеспечить доступность: централизованное хранилище, ссылки в onboarding, включение в WIKI.

3. Провести ознакомительную кампанию — рассылки, вебинары, сессии вопросов и ответов по ключевым политикам.

4. Создать интерактивные гайды или краткие шпаргалки по основным положениям.

Вопрос: Каким образом вы узнаёте об изменениях в политиках и стандартах?

📊 Распределение ответов:

Способ информирования	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Через email / внутренние новости	6	7	0	1	3	17
Через собрания	3	4	0	0	0	7
Никак не узнаю	3	3	0	1	1	8
Самостоятельно отслеживаю	0	0	0	0	2	2

---

🔍 Основные выводы:

• Почти половина респондентов (17 из 34, или 50%) узнаёт об изменениях через email или внутренние коммуникационные каналы — это основной канал передачи информации.

• Только 7 участников указали, что обновления обсуждаются на собраниях — это может говорить о слабом вовлечении команд в обсуждение изменений.

• 8 человек (24%) вообще не получают информацию об изменениях — это тревожный показатель, особенно если стандарты активно развиваются.

• Лишь 2 человека (оба из категории “другие”) самостоятельно отслеживают обновления — указывает на низкую инициативность или отсутствие прозрачной системы версионирования.

---

⚠️ Интерпретация зрелости:

• Информирование преимущественно одностороннее (email), с низкой степенью обратной связи или обсуждения.

• Четверть участников не осведомлены об изменениях, что говорит о низкой зрелости процессов уведомления и версионирования стандартов.

• Вовлечение в обновления политик остаётся реактивным и неструктурированным.

---

✅ Рекомендации:

1. Внедрить централизованный механизм оповещения об изменениях (через портал, Slack/Teams-ботов, changelog и т. д.).

2. Интегрировать обсуждение изменений в стандартах в регулярные встречи команд, особенно технических.

3. Создать архив изменений с краткими пояснениями для повышения прозрачности и историчности.

4. Добавить обратную связь или опрос после изменений, чтобы команды могли выразить своё мнение и уточнить неясности.

Вопрос: Хотели бы вы участвовать в создании или ревью стандартов?

📊 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Да	3	3	0	1	1	8
Возможно	4	9	0	1	0	14
Не уверен(а)	4	0	0	0	4	8
Нет	1	2	0	0	1	4

---

🔍 Основные выводы:

• Почти две трети респондентов (22 из 34, или 65%) выразили интерес или готовность к участию в создании или ревью стандартов (ответы «Да» и «Возможно»).

• Из них 14 человек выбрали “возможно”, что говорит о потенциальном интересе, который можно активировать через приглашения или пилотные инициативы.

• 8 человек (все из аналитиков и прочих ролей) затруднились с ответом — вероятно, не до конца понимают, что это за работа и как можно участвовать.

• Лишь 4 участника (12%) заявили, что не заинтересованы — не критично.

---

⚠️ Интерпретация зрелости:

• Потенциал для расширения участия в стандартизации — высокий.

• Однако текущая неопределённость у части участников говорит о слабом вовлечении и недостаточной прозрачности процессов.

• Особенно важно учитывать, что многие из тех, кто ответил “возможно”, — инженеры данных, т.е. ключевые технические роли.

---

✅ Рекомендации:

1. Инициировать пилотную программу вовлечения: предложить участникам форматы ревью с минимальной нагрузкой (опрос, ревью в Miro, комментарии в Confluence).

2. Разработать простой onboarding-документ, описывающий роли, цели и формат участия в создании стандартов.

3. Активно приглашать тех, кто выбрал “возможно” или “не уверен(а)”, через руководителей или peer-to-peer каналы.

4. Закладывать вовлечённость как часть Data Culture — например, выделять участие в ревью как критерий для оценки зрелости команды.

Вопрос: Кто чаще всего нарушает существующие стандарты Data Governance?

📊 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Никто	4	6	0	0	2	12
Новые сотрудники	3	3	0	1	1	8
Сторонние команды	0	4	0	0	1	5
Вся организация	5	1	0	1	2	9

---

🔍 Основные выводы:

• Наиболее популярный ответ — “Никто” (12 из 34, или 35%), что может говорить о:

  • высокой зрелости стандартов и дисциплины;

  • либо об отсутствии видимости нарушений у респондентов.

• Ответ “Вся организация” (9 ответов) сигнализирует о восприятии системных проблем и несогласованности стандартов.

• “Новые сотрудники” (8 упоминаний) — частый источник нарушений, особенно если нет адаптационной программы или ясных инструкций.

• “Сторонние команды” (5 ответов) — маркер межфункциональных разрывов и слабой координации.

---

⚠️ Интерпретация зрелости:

• Зрелость восприятия стандартов — неоднородная: часть респондентов считает, что всё работает корректно, в то время как другая часть видит массовые или локальные отклонения.

• Ответ “Вся организация” у аналитиков и менеджеров может отражать фрустрацию или нехватку enforcement-механизмов.

• Высокая доля “виновных” среди новых сотрудников — индикатор недостаточного обучения и онбординга по стандартам.

---

✅ Рекомендации:

1. Разработать onboarding-модуль по стандартам DG для новых сотрудников.

2. Провести диагностику межкомандного взаимодействия, если «сторонние команды» — частый источник нарушений.

3. Уточнить и усилить механизмы контроля, чтобы подтвердить или опровергнуть восприятие “вся организация нарушает”.

4. Запустить кампанию видимости стандартов, особенно в смежных и операционных подразделениях.

Вопрос: Насколько формально внедрены политики в процессы (например, при разработке, внедрении, аналитике)?

📊 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Managers	Others	Итого
В основном на начальных этапах	8	6	0	0	14
На всех этапах	2	5	0	0	7
Только декларативно	2	3	1	2	8
Не внедрены	0	0	1	4	5

---

🔍 Основные выводы:

• Самый частый ответ — “На начальных этапах” (52%), что указывает на ограниченность охвата политик в жизненном цикле данных.

• Только 16% респондентов (7 из 34) считают, что политики внедрены на всех этапах — это маркер низкой институционализации практики.

• Почти 25% участников (8 человек) воспринимают внедрение как декларативное, а ещё 15% (5 человек) — как отсутствующее вовсе.

• Среди менеджеров и представителей других ролей более выражено скептическое восприятие зрелости процессов.

---

📉 Вывод о зрелости:

• Состояние внедрения политик можно оценить как частично реализованное, без системности.

• Стандарты и политики, скорее всего, не интегрированы в автоматизированные пайплайны, а применяются точечно, по инициативе отдельных сотрудников.

• Низкая формализация в бизнес- и управленческих ролях может дополнительно тормозить внедрение на уровне процессов и решений.

---

✅ Рекомендации:

1. Расширить охват политик на все этапы работы с данными — от сбора до использования.

2. Интегрировать политики в инструкции, шаблоны документации, DevOps и аналитические процессы.

3. Выявить области, где политики задекларированы, но не применяются на практике, и устранить разрыв.

4. Укрепить формализацию в “дальнем конце” процессов — особенно в эксплуатации, аналитике и ретроспективной оценке.

Вопрос: Какие стандарты требуют доработки в первую очередь?

📊 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Managers	Others	Итого
Роли и ответственность	3	8	0	2	13
Каталогизация	5	1	1	1	8
Качество данных	2	2	1	2	7
Стандарты форматов	1	3	0	0	4
Безопасность	1	0	0	1	2

---

🔍 Основные выводы:

• Наибольший запрос на доработку связан со стандартами, регламентирующими роли и ответственность (43% ответов), что указывает на текущую неопределенность и размытость этих зон.

• Второй по значимости проблемной областью является каталогизация данных (27%), что свидетельствует о недостаточной прозрачности и доступности информации о данных.

• Качество данных (23%) также находится в зоне повышенного внимания, что отражает запрос на четкие стандарты и процедуры проверки.

• Запрос на доработку стандартов форматов и безопасности данных ниже, но также присутствует и заслуживает внимания, особенно среди технических специалистов (форматы).

---

📉 Вывод о зрелости:

• В первую очередь ролевые и организационные стандарты требуют приоритетного внимания. Это говорит о низкой степени зрелости именно в организационном аспекте Data Governance.

• Состояние каталогизации и стандартизации качества данных также показывает необходимость улучшения инфраструктуры и формализации практик.

---

✅ Рекомендации:

1. Срочно доработать стандарты по ролям и ответственности, зафиксировать зоны влияния и владения данными.

2. Внедрить или существенно улучшить систему каталогизации данных, обеспечив доступность и наглядность.

3. Усилить регламентацию стандартов качества данных, включив конкретные метрики и процедуры мониторинга.

4. Провести дополнительный аудит и при необходимости улучшить стандарты форматов и безопасности данных.

Вопрос: Насколько легко найти нужный стандарт или политику, когда это необходимо?

📊 Распределение ответов:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Managers	Others	Итого
Сложно	7	6	0	1	14
Обычно удается	3	6	1	3	13
Не удается	1	1	1	2	5
Очень легко	1	1	0	0	2

---

🔍 Основные выводы:

• Более половины респондентов (54%) испытывают трудности в поиске стандартов (ответы «Сложно» и «Не удается»). Это является сигналом о низкой доступности или неэффективной организации документов и стандартов.

• Лишь около 42% опрошенных говорят, что находят стандарты без значительных проблем (ответ «Обычно удается» и «Очень легко»).

• Особенно часто сложность поиска отмечают аналитики и инженеры данных, что указывает на проблемы с доступностью стандартов именно для ключевых специалистов, работающих с данными ежедневно.

---

📉 Вывод о зрелости:

• Уровень зрелости в части доступности и поиска стандартов низкий: большинство сотрудников сталкивается с проблемами, связанными с отсутствием единого, удобного и понятного хранилища стандартов и политик.

---

✅ Рекомендации:

1. Создать или доработать единый централизованный каталог стандартов и политик с понятной навигацией и поиском.

2. Организовать регулярную коммуникацию и обучение сотрудников по работе с этим каталогом.

3. Ввести практику регулярного аудита доступности и актуальности документов, устранив выявленные проблемы.

4. Предоставить отдельным ролям (особенно аналитикам и инженерам данных) более прозрачный и оперативный доступ к необходимым документам.

Вопрос: Что бы вы улучшили в системе политик и стандартов Data Governance?

📊 Распределение ответов:

Предложения по улучшению	Analytics	Data Engineers	Managers	Others	Итого
Внедрить инструменты контроля соблюдения	4	5	0	2	11
Обновить устаревшие документы	3	4	1	1	9
Сделать их проще для понимания	2	3	1	2	8
Визуализировать через схемы	2	2	0	1	5
Добавить больше примеров	1	0	0	0	1

---

🔍 Основные выводы:

• Наибольшим спросом пользуется внедрение инструментов автоматизированного контроля соблюдения стандартов (11 голосов), что свидетельствует о текущей нехватке средств мониторинга исполнения политик.

• Вторым по важности участники назвали актуализацию устаревших документов (9 голосов). Это отражает потребность в регулярном пересмотре и актуализации документов.

• Почти столько же сотрудников указали на необходимость сделать документы и стандарты проще и доступнее для понимания (8 голосов), подтверждая существующие трудности с восприятием и применением политик на практике.

• Визуализация через схемы и примеры менее востребованы, однако также представляют собой ценные направления для улучшения коммуникации политик и стандартов.

---

📉 Вывод о зрелости:

• В части управления стандартами наблюдается средний уровень зрелости с заметными зонами для роста: текущая система нуждается в усилении контроля за соблюдением, регулярной актуализации документов и улучшении доступности и наглядности информации.

---

✅ Рекомендации:

1. Внедрить автоматизированные инструменты контроля соблюдения стандартов, снизив ручные проверки и повысив оперативность реакции на нарушения.

2. Регулярно (ежегодно или чаще) пересматривать и актуализировать документы в соответствии с меняющимися требованиями и задачами.

3. Упростить восприятие документов, повысив доступность информации: использовать простой язык, структурированные форматы и примеры реального применения стандартов.

4. Ввести визуализацию политик и стандартов (схемы и инфографика), чтобы облегчить понимание и использование документов в ежедневной работе сотрудников.